benwwchen

确实有时候事实差很远的时候还是会说得头头是道，就算查了告诉他还是会认错但继续瞎编。感觉跟训练时候的 loss 有关，导致就算事实错了也会尽量说得很像一回事，所以问它自己可能也不知道它对自己的回答有多自信。有时候编程问偏门领域的时候遇到这种情况还是挺烦的，要是之后有改进模型可以输出对事实部分的置信度就好了，不过 LLM 的优势就是无标签用大量数据训练，所以也不是个容易的改进。